基于稳健局部光流 (RLOF) 算法和稀疏到密集插值方案的快速密集光流计算。更多...

#include <opencv2/optflow/rlofflow.hpp>

cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow 的协作图

公共成员函数
virtual int	getEPICK () const =0
	参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() K 值。

virtual float	getEPICLambda () const =0
	参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() lambda 值。

virtual float	getEPICSigma () const =0
	参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() sigma 值。

virtual float	getFgsLambda () const =0
	参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator()。

virtual float	getFgsSigma () const =0
	参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator()。

virtual float	getForwardBackward () const =0
	前后置信度检查的阈值。

virtual Size	getGridStep () const =0
	生成运动向量的网格大小。

virtual InterpolationType	getInterpolation () const =0
	用于计算密集光流的插值。

virtual int	getRICSLICType () const =0
	用于选择要使用的超像素算法变体的参数

virtual int	getRICSPSize () const =0
	用于调整用于过度分割的超像素的近似大小的参数。

virtual Ptr< RLOFOpticalFlowParameter >	getRLOFOpticalFlowParameter () const =0
	RLOF 算法的配置。

virtual bool	getUsePostProc () const =0
	启用 ximgproc::fastGlobalSmootherFilter

virtual bool	getUseVariationalRefinement () const =0
	启用 VariationalRefinement

virtual void	setEPICK (int val)=0
	参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() K 值。

virtual void	setEPICLambda (float val)=0
	参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() lambda 值。

virtual void	setEPICSigma (float val)=0
	参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() sigma 值。

virtual void	setFgsLambda (float val)=0
	参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator()。

virtual void	setFgsSigma (float val)=0
	参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator()。

virtual void	setForwardBackward (float val)=0
	前后置信度检查的阈值。

virtual void	setGridStep (Size val)=0
	生成运动向量的网格大小。

virtual void	setInterpolation (InterpolationType val)=0
	用于计算密集光流的插值。

virtual void	setRICSLICType (int val)=0
	用于选择要使用的超像素算法变体的参数

virtual void	setRICSPSize (int val)=0
	用于调整用于过度分割的超像素的近似大小的参数。

virtual void	setRLOFOpticalFlowParameter (Ptr< RLOFOpticalFlowParameter > val)=0
	RLOF 算法的配置。

virtual void	setUsePostProc (bool val)=0
	启用 ximgproc::fastGlobalSmootherFilter

virtual void	setUseVariationalRefinement (bool val)=0
	启用 VariationalRefinement

从 cv::DenseOpticalFlow 继承的公共成员函数
virtual void	calc (InputArray I0, InputArray I1, InputOutputArray flow)=0
	计算光流。

virtual void	collectGarbage ()=0
	释放所有内部缓冲区。

从 cv::Algorithm 继承的公共成员函数
	Algorithm ()

virtual	~Algorithm ()

virtual void	clear ()
	清除算法状态。

virtual bool	empty () const
	如果 Algorithm 为空（例如，在开头或读取失败后），则返回 true。

virtual String	getDefaultName () const

virtual void	read (const FileNode &fn)
	从文件存储区读取算法参数。

virtual void	save (const String &filename) const

void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const

virtual void	write (FileStorage &fs) const
	将算法参数存储在文件存储区中。

void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

静态公共成员函数
static Ptr< DenseRLOFOpticalFlow >	create (Ptr< RLOFOpticalFlowParameter > rlofParam=Ptr< RLOFOpticalFlowParameter >(), float forwardBackwardThreshold=1.f, Size gridStep=Size(6, 6), InterpolationType interp_type=InterpolationType::INTERP_EPIC, int epicK=128, float epicSigma=0.05f, float epicLambda=999.0f, int ricSPSize=15, int ricSLICType=100, bool use_post_proc=true, float fgsLambda=500.0f, float fgsSigma=1.5f, bool use_variational_refinement=false)
	创建 optflow::DenseRLOFOpticalFlow 的实例。

从 cv::Algorithm 继承的静态公共成员函数
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	load (const String &filename, const String &objname=String())
	从文件中加载算法。

template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String())
	从字符串中加载算法。

template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	read (const FileNode &fn)
	从文件节点读取算法。

额外继承的成员
从 cv::Algorithm 继承的受保护成员函数
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

详细描述

基于稳健局部光流 (RLOF) 算法和稀疏到密集插值方案的快速密集光流计算。

RLOF 是一种快速局部光流方法，在 [237] [238] [239] 和 [240] 中进行了描述，类似于 [36] 提出的金字塔迭代 Lucas-Kanade 方法。有关更多详细信息和实验，请参阅以下论文 [241]。该实现源自 optflow::calcOpticalFlowPyrLK()。

稀疏到密集插值方案允许使用 RLOF 快速计算密集光流（参见 [103]）。对于此方案，将应用以下步骤

在规则采样网格上播种的运动向量被计算。此网格的稀疏性可以通过 setGridStep 进行配置
（可选）基于前后置信度过滤掉错误的运动向量。阈值可以通过 setForwardBackward 进行配置。仅当阈值 > 0 时才应用此滤波器，但由于需要估计反向流，因此运行时间会加倍。
向量场插值被应用于运动向量集以获得密集向量场。

有关 RLOF 配置的更多详细信息，请参见 optflow::RLOFOpticalFlowParameter。参数在 [237] [238] [239] 和 [240] 中进行了描述。

注意: 如果网格大小设置为 (1,1) 并且前后阈值 <= 0，那么 RLOF 将计算逐像素密集光流场，而无需使用插值。; 请注意，在输出中，如果在I0和I1之间没有找到对应关系，则将flow设置为0。

另请参阅: optflow::calcOpticalFlowDenseRLOF()，optflow::RLOFOpticalFlowParameter

成员函数文档

◆ create()

static Ptr< DenseRLOFOpticalFlow > cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::create	(	Ptr< RLOFOpticalFlowParameter >	rlofParam = `Ptr< RLOFOpticalFlowParameter >()`,
		float	forwardBackwardThreshold = `1.f`,
		Size	gridStep = `Size(6, 6)`,
		InterpolationType	interp_type = `InterpolationType::INTERP_EPIC`,
		int	epicK = `128`,
		float	epicSigma = `0.05f`,
		float	epicLambda = `999.0f`,
		int	ricSPSize = `15`,
		int	ricSLICType = `100`,
		bool	use_post_proc = `true`,
		float	fgsLambda = `500.0f`,
		float	fgsSigma = `1.5f`,
		bool	use_variational_refinement = `false`
	)

static

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.create(	[, rlofParam[, forwardBackwardThreshold[, gridStep[, interp_type[, epicK[, epicSigma[, epicLambda[, ricSPSize[, ricSLICType[, use_post_proc[, fgsLambda[, fgsSigma[, use_variational_refinement]]]]]]]]]]]]]	) ->	retval
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow_create(	[, rlofParam[, forwardBackwardThreshold[, gridStep[, interp_type[, epicK[, epicSigma[, epicLambda[, ricSPSize[, ricSLICType[, use_post_proc[, fgsLambda[, fgsSigma[, use_variational_refinement]]]]]]]]]]]]]	) ->	retval

创建 optflow::DenseRLOFOpticalFlow 的实例。

参数

rlofParam	见 optflow::RLOFOpticalFlowParameter
forwardBackwardThreshold	见 setForwardBackward
gridStep	见 setGridStep
interp_type	见 setInterpolation
epicK	见 setEPICK
epicSigma	见 setEPICSigma
epicLambda	见 setEPICLambda
ricSPSize	见 setRICSPSize
ricSLICType	见 setRICSLICType
use_post_proc	见 setUsePostProc
fgsLambda	见 setFgsLambda
fgsSigma	见 setFgsSigma
use_variational_refinement	见 setUseVariationalRefinement

◆ getEPICK()

virtual int cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::getEPICK ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getEPICK(		) ->	retval

参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() K 值。

K是在拟合局部仿射模型时考虑的最近邻匹配的数量。通常它应该在 128 左右。然而，较低的数值会使插值明显更快。

另请参阅: ximgproc::EdgeAwareInterpolator，setEPICK

◆ getEPICLambda()

virtual float cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::getEPICLambda ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getEPICLambda(		) ->	retval

参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() lambda 值。

Lambda 是一个参数，它定义了边缘感知项在测地距离中的权重，应该在 0 到 1000 之间。

另请参阅: ximgproc::EdgeAwareInterpolator，setEPICSigma

◆ getEPICSigma()

virtual float cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::getEPICSigma ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getEPICSigma(		) ->	retval

参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() sigma 值。

Sigma 是一个参数，它定义了在局部加权仿射拟合中权重下降的速度。较高的数值可以帮助保留精细细节，较低的数值可以帮助去除输出流中的噪声。

另请参阅: ximgproc::EdgeAwareInterpolator，setEPICSigma

◆ getFgsLambda()

virtual float cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::getFgsLambda ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getFgsLambda(		) ->	retval

参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator()。

设置相应的 fastGlobalSmootherFilter() 参数。

另请参阅: ximgproc::EdgeAwareInterpolator，setFgsLambda

◆ getFgsSigma()

virtual float cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::getFgsSigma ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getFgsSigma(		) ->	retval

参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator()。

设置相应的 fastGlobalSmootherFilter() 参数。

另请参阅: ximgproc::EdgeAwareInterpolator，ximgproc::fastGlobalSmootherFilter，setFgsSigma

◆ getForwardBackward()

virtual float cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::getForwardBackward ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getForwardBackward(		) ->	retval

前后置信度检查的阈值。

另请参阅: setForwardBackward

◆ getGridStep()

virtual Size cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::getGridStep ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getGridStep(		) ->	retval

生成运动向量的网格大小。

对于每个网格点，都会计算一个运动矢量。一些运动矢量将由于前向后向阈值（如果设置为 >0）而被移除。其余的将成为矢量场插值的基准。

另请参阅: getForwardBackward，setGridStep

◆ getInterpolation()

virtual InterpolationType cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::getInterpolation ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getInterpolation(		) ->	retval

用于计算密集光流的插值。

另请参阅: ximgproc::EdgeAwareInterpolator，setInterpolation

◆ getRICSLICType()

virtual int cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::getRICSLICType ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getRICSLICType(		) ->	retval

用于选择要使用的超像素算法变体的参数

另请参阅: setRICSLICType

◆ getRICSPSize()

virtual int cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::getRICSPSize ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getRICSPSize(		) ->	retval

用于调整用于过度分割的超像素的近似大小的参数。

另请参阅: setRICSPSize

◆ getRLOFOpticalFlowParameter()

virtual Ptr< RLOFOpticalFlowParameter > cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::getRLOFOpticalFlowParameter ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getRLOFOpticalFlowParameter(		) ->	retval

RLOF 算法的配置。

另请参阅: optflow::RLOFOpticalFlowParameter，setRLOFOpticalFlowParameter

◆ getUsePostProc()

virtual bool cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::getUsePostProc ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getUsePostProc(		) ->	retval

启用 ximgproc::fastGlobalSmootherFilter

另请参阅: ximgproc::fastGlobalSmootherFilter，setUsePostProc

◆ getUseVariationalRefinement()

virtual bool cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::getUseVariationalRefinement ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getUseVariationalRefinement(		) ->	retval

启用 VariationalRefinement

另请参阅: ximgproc::fastGlobalSmootherFilter，setUsePostProc

◆ setEPICK()

virtual void cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::setEPICK ( int val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.setEPICK(	val	) ->	无

参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() K 值。

另请参阅: ximgproc::EdgeAwareInterpolator，getEPICK

◆ setEPICLambda()

virtual void cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::setEPICLambda ( float val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.setEPICLambda(	val	) ->	无

参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() lambda 值。

另请参阅: ximgproc::EdgeAwareInterpolator，getEPICLambda

◆ setEPICSigma()

virtual void cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::setEPICSigma ( float val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.setEPICSigma(	val	) ->	无

参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() sigma 值。

另请参阅: ximgproc::EdgeAwareInterpolator，getEPICSigma

◆ setFgsLambda()

virtual void cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::setFgsLambda ( float val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.setFgsLambda(	val	) ->	无

参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator()。

另请参阅: ximgproc::EdgeAwareInterpolator，ximgproc::fastGlobalSmootherFilter，getFgsLambda

◆ setFgsSigma()

virtual void cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::setFgsSigma ( float val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.setFgsSigma(	val	) ->	无

参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator()。

另请参阅: ximgproc::EdgeAwareInterpolator，ximgproc::fastGlobalSmootherFilter，getFgsSigma

◆ setForwardBackward()

virtual void cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::setForwardBackward ( float val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.setForwardBackward(	val	) ->	无

前后置信度检查的阈值。

对于每个网格点 \( \mathbf{x} \)，都会计算一个运动矢量 \( d_{I0,I1}(\mathbf{x}) \)。如果前向后向误差

\[ EP_{FB} = || d_{I0,I1} + d_{I1,I0} || \]

大于此函数给出的阈值，那么该运动矢量将不会被随后的矢量场插值使用。 \( d_{I1,I0} \) 表示反向流。请注意，只有当阈值 > 0 时，才会应用前向后向测试。这可能会导致运动估计运行时间加倍。

另请参阅: getForwardBackward，setGridStep

◆ setGridStep()

virtual void cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::setGridStep ( Size val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.setGridStep(	val	) ->	无

生成运动向量的网格大小。

另请参阅: getGridStep

◆ setInterpolation()

virtual void cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::setInterpolation ( InterpolationType val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.setInterpolation(	val	) ->	无

用于计算密集光流的插值。

支持两种插值算法

INTERP_GEO 使用快速测地线插值，参见 [103]。
INTERP_EPIC_RESIDUAL 使用边缘保留插值，参见 [224]，Geistert2016。
另请参阅
ximgproc::EdgeAwareInterpolator，getInterpolation

◆ setRICSLICType()

virtual void cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::setRICSLICType ( int val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.setRICSLICType(	val	) ->	无

用于选择要使用的超像素算法变体的参数

cv::ximgproc::SLICType SLIC 使用指定的区域大小对图像进行分段（值：100）
cv::ximgproc::SLICType SLICO 将使用自适应紧凑因子进行优化（值：101）
cv::ximgproc::SLICType MSLIC 将使用流形方法进行优化，从而获得更具内容敏感性的超像素（值：102）。
另请参阅
cv::ximgproc::createSuperpixelSLIC，cv::ximgproc::RICInterpolator

◆ setRICSPSize()

virtual void cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::setRICSPSize ( int val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.setRICSPSize(	val	) ->	无

用于调整用于过度分割的超像素的近似大小的参数。

另请参阅: cv::ximgproc::createSuperpixelSLIC，cv::ximgproc::RICInterpolator

◆ setRLOFOpticalFlowParameter()

virtual void cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::setRLOFOpticalFlowParameter ( Ptr< RLOFOpticalFlowParameter > val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.setRLOFOpticalFlowParameter(	val	) ->	无

RLOF 算法的配置。

另请参阅: optflow::RLOFOpticalFlowParameter，getRLOFOpticalFlowParameter

◆ setUsePostProc()

virtual void cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::setUsePostProc ( bool val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.setUsePostProc(	val	) ->	无

启用 ximgproc::fastGlobalSmootherFilter

另请参阅: getUsePostProc

◆ setUseVariationalRefinement()

virtual void cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::setUseVariationalRefinement ( bool val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.setUseVariationalRefinement(	val	) ->	无

启用 VariationalRefinement

另请参阅: getUseVariationalRefinement

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opencv2/optflow/rlofflow.hpp

公共成员函数

静态公共成员函数

额外继承的成员

详细描述

成员函数文档

◆ create()

◆ getEPICK()

◆ getEPICLambda()

◆ getEPICSigma()

◆ getFgsLambda()

◆ getFgsSigma()

◆ getForwardBackward()

◆ getGridStep()

◆ getInterpolation()

◆ getRICSLICType()

◆ getRICSPSize()

◆ getRLOFOpticalFlowParameter()

◆ getUsePostProc()

◆ getUseVariationalRefinement()

◆ setEPICK()

◆ setEPICLambda()

◆ setEPICSigma()

◆ setFgsLambda()

◆ setFgsSigma()

◆ setForwardBackward()

◆ setGridStep()

◆ setInterpolation()

◆ setRICSLICType()

◆ setRICSPSize()

◆ setRLOFOpticalFlowParameter()

◆ setUsePostProc()

◆ setUseVariationalRefinement()